TensorFlow 训练模型流程解读(含源码) Tensorflow的Object Detection的API是基于config文件调用的,但是真正的Tensorflow模型和训练过程是基于python代码的,本文是一个很好的例子,非常完整地演示了使用Tensorflow从制作 ...
本文已在公众号机器视觉与算法建模发布,转载请联系我。 使用TensorFlow的基本流程 本篇文章将介绍使用tensorflow的训练模型的基本流程,包括制作读取TFRecord,训练和保存模型,读取模型。 准备 语言:Python 库:tensorflow cv numpy matplotlib 数据集:Chars K dataset 的数字部分 网络:CNN 所有代码已经上传至github: ...
2019-07-05 09:41 0 4980 推荐指数:
TensorFlow 训练模型流程解读(含源码) Tensorflow的Object Detection的API是基于config文件调用的,但是真正的Tensorflow模型和训练过程是基于python代码的,本文是一个很好的例子,非常完整地演示了使用Tensorflow从制作 ...
首先检测TPU存在: tpu = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver() #如果先前设置好了TPU_NAME环境变量,不需要再 ...
深度学习的训练过程常常非常耗时,一个模型训练几个小时是家常便饭,训练几天也是常有的事情,有时候甚至要训练几十天。 训练过程的耗时主要来自于两个部分,一部分来自数据准备,另一部分来自参数迭代。 当数据准备过程还是模型训练时间的主要瓶颈时,我们可以使用更多进程来准备数据。 当参数迭代过程成为训练 ...
如果想尝试使用Google Colab上的TPU来训练模型,也是非常方便,仅需添加6行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 TPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_TPU》: https ...
如果使用多GPU训练模型,推荐使用内置fit方法,较为方便,仅需添加2行代码。 在Colab笔记本中:修改->笔记本设置->硬件加速器 中选择 GPU 注:以下代码只能在Colab 上才能正确执行。 可通过以下colab链接测试效果《tf_多GPU》: https ...
训练自己的目标检测模型之前,建议先了解一下目标检测模型的原理(见文章:大话目标检测经典模型RCNN、F ...
基础LENET5模型 基于MobileNet的改进模型(自动保存准确度大于0.8的模型并转化成tflite) 使用TensorFlow Lite Model Maker训练模型 该卷积神经网络基于EfficientNet-Lite0 ...
一、运行样例 官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb 但是一直有问题,没有运行起来,所以先使用一个别人写好 ...